在视频或计算机视觉方面的应用中，有时需要识别视频中的特定物体。比如科幻片《头号玩家》中，反派的无人机在寻找主角车辆时，通过匹配之前拍摄的车辆特征图片来识别，并追踪打击。在新的iOS版本中，可以利用CoreML+Vision根据训练好的模型来识别，但此文介绍的是利用OpenCV库的Template Matching来识别，以应付一些简单的场合。我们最终要实现的是在视频中识别苹果Logo（这个Logo是事先拍好的），效果如下动图所示：
整个项目主要通过以下几个步骤实现：
一. 集成OpenCV最新的iOS版本Framework；
二. 使用AVFoundation获取视频流；
三. 利用OpenCV进行模版匹配(Template Matching)；
四. 绘制矩形提示位置。
想直接看源码的同学可以访问Github中的项目源码。下完源码记得手动下载OpenCV framework, 它太大了，无法直接放在项目中，老司机都懂， 。
一. 集成OpenCV最新的iOS版本Framework
先在Github上下载OpenCV的最新Release版本：https://github.com/opencv/opencv/releases。iOS请选择文件opencv-3.4.1-ios-framework.zip(版本号可能更新)并解压。然后新建一个名为TamplateMatching的新iOS项目，因为需要以C++方式调用OpenCV的函数，所以语言选择Objective-C更加方便一点。最后将解压好的opencv2.framework文件拖到项目中，选择“Copy items if needed”。由于OpenCV部分宏定义和OC的同名，容易冲突，需要在引入iOS库之前#import ,所以建立PCH文件并在其顶部添加：
#ifdef __cplusplus
#import
#endif
之后将项目编译通过，准备工作完成。
二. 使用AVFoundation获取视频流
使用AVFoundation获取视频流的方法网上已有很多，这里只做简单实现。从系统层面看，我们获取视频数据主体的步骤为：1.摄像头捕获视频流；2.输入到系统；3.系统再输出到我们的类中处理。相关的类：先通过AVCaptureDevice类提供用于视频输入的设备，然后绑定到AVCaptureDeviceInput类来提供具体的输入。视频流捕获行为由AVCaptureSession类管理，将AVCaptureDeviceInput对象加入到AVCaptureSession对象中来为Session提供输入。最后由AVCaptureVideoDataOutput类来提供视频的输出，输出的数据就由我们的类来处理。
在上面所建项目的ViewController中，我们直接进行视频拍摄处理。代码如下：
#import "ViewController.h"
#import
@interface ViewController () {
}
@property (nonatomic,strong) AVCaptureSession *captureSession;
@property (nonatomic,strong) AVCaptureVideoDataOutput *videoOutput;
@property (nonatomic,strong) AVCaptureVideoPreviewLayer *videoPreviewLayer;
@end
@implementation ViewController
- (void)viewDidLoad {
[super viewDidLoad];
//检查视频权限，有授权则开始视频捕获
[self checkAuthorization];
}
//检查视频权限
- (void)checkAuthorization {
if ([AVCaptureDevice authorizationStatusForMediaType:AVMediaTypeVideo] == AVAuthorizationStatusAuthorized) {
[self setupCaptureSession];
}
else{
[AVCaptureDevice requestAccessForMediaType:AVMediaTypeVideo completionHandler:^(BOOL granted) {
if (granted) {
[self setupCaptureSession];
} else {
UIAlertController *alertController = [UIAlertController alertControllerWithTitle:@"未授权拍摄视频" message:@"请前往系统设置开放授权" preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert];
UIAlertAction *okAction = [UIAlertAction actionWithTitle:@"好的" style:UIAlertActionStyleCancel handler:^(UIAlertAction * _Nonnull action) {}];
[alertController addAction:okAction];
[self presentViewController:alertController animated:YES completion:nil];
}
}];
}
}
//配置视频并开始捕获
- (void)setupCaptureSession {
NSArray *possibleDevices = [AVCaptureDevice devicesWithMediaType:AVMediaTypeVideo];
AVCaptureDevice *videoDevice = [possibleDevices firstObject];
if (!videoDevice) return;
// 创建Session
AVCaptureSession *session = [[AVCaptureSession alloc] init];
[session beginConfiguration];
// 添加输入设备
NSError *error = nil;
AVCaptureDeviceInput* input = [AVCaptureDeviceInput deviceInputWithDevice:videoDevice error:&error];
[session addInput:input];
// 添加输出
self.videoOutput = [[AVCaptureVideoDataOutput alloc] init];
//此项设置很重要，在我们处理视频帧图片，需要32BGRA格式。而系统默认的为JPEG格式，所以需要在此设置。
[self.videoOutput setVideoSettings:@{(id)kCVPixelBufferPixelFormatTypeKey:@(kCVPixelFormatType_32BGRA)}];
dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("SampleBufferQueue", NULL);
[self.videoOutput setSampleBufferDelegate:self queue:queue];
[session addOutput:self.videoOutput];
// 完成配置
[session commitConfiguration];
self.captureSession = session;
// 添加视频预览层
self.videoPreviewLayer = [AVCaptureVideoPreviewLayer layer];
self.videoPreviewLayer.frame = self.view.layer.bounds;
self.videoPreviewLayer.session = session;
[self.view.layer addSublayer:self.videoPreviewLayer];
// 开始视频
[session startRunning];
}
#pragma mark - AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate
- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)output didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {
//我们在这里处理视频数据，用于识别特定物体
}
@end
完成这一步，运行APP，授予摄像权限，便可以看到视频拍摄画面。
三. 利用OpenCV进行模板匹配(Template Matching)
使用OpenCV进行模版匹配时，我们要传给它一张大图，一张小的模板图，然后它在大图中找到模板图片的位置。对于视频的每一帧，我们都需要进行一次匹配，确定视频中是否存在该物体。我们建立一个类来专门负责这些匹配工作，向项目添加一个继承自NSObject的Cocoa Touch Class,命名为TemplateMatch。它与其他类的交互如下：
由于需要以C++方式调用OpenCV的相关函数，所以将.m文件的扩展名重命名为.mm，来进行Objective C++编码。
1. 模板匹配类头文件
头文件很简单，就是提供用于设置模板图片的属性，和执行匹配的方法：
#import
#import
@interface TemplateMatch : NSObject
@property(nonatomic,strong) UIImage *templateImage; //模板图片。由于匹配方法会被多次调用，所以模板图片适合单次设定。
//在Buffer中匹配预设的模板，如果成功则返回位置以及区域大小。
//这里返回的Rect基于AVCapture Metadata的坐标系统，即值在0.0-1.0之间，方便AVCaptureVideoPreviewLayer类进行转换。
- (CGRect)matchWithSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer;
@end
由于视频由不同的帧组成，而模板图片则固定不变。所以我们提供一个属性来设置模板图片，一次设完即可。而匹配行为则由一个方法实现，提供给外部多次调用。
2. 模板匹配类实现
2.1 准备工作
OpenCV的模板匹配有个缺陷，就是如果模板图片和大图的比例相差太大，则无法匹配到。比如我们要在1000*1000像素的图片中，查找大概100*100像素大小的物体，但提供的模版图片只有30*30，那么匹配到的概率会大大降低。所以我们需要缩放模板图片来提高匹配概率。这里我们使用C++标准库容器来存放各个缩放等级的模板图片,以及用平方函数来计算各个等级缩放比例。类实现部分的开头如下：
#import "TemplateMatch.h"
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
@interface TemplateMatch() {
UIImage *_templateImage;
vector _scaledTempls; //各个缩放等级的模板图片矩阵
}
@end
在类实现的开头部分我们定义一些常量，以便集中调整计算参数：
@implementation TemplateMatch
static const float resizeRatio = 0.35; //原图缩放比例，越小性能越好，但识别度越低
static const int maxTryTimes = 4; //未达到预定识别度时，再尝试的次数限制
static const float acceptableValue = 0.7; //达到此识别度才被认为正确
static const float scaleRation = 0.75; //当模板未被识别时，尝试放大/缩小模板。 指定每次模板缩小的比例
//......
@end
2.2 图片数据的转换
OpenCV用矩阵类Mat来代表所处理的图片，所以需要将UIImage对象和CMSampleBufferRef数据转换为Mat对象，并将颜色调整为灰度以更好地适配OpenCV的一些函数。在类实现中添加以下方法：
//UIImage转为OpenCV灰图矩阵
- (Mat)cvMatGrayFromUIImage:(UIImage *)image {
Mat img;
Mat img_color = [self cvMatFromUIImage:image];
cvtColor(img_color, img, CV_BGR2GRAY);
return img;
}
//UIImage转为OpenCV矩阵
- (Mat)cvMatFromUIImage:(UIImage *)image {
CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(image.CGImage);
CGFloat cols = image.size.width;
CGFloat rows = image.size.height;
Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8位图, 4通道 (颜色 通道 + alpha)
CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data, // 数据来源
cols, // 宽
rows, // 高
8, // 8位
cvMat.step[0], // 每行字节
colorSpace, // 颜色空间
kCGImageAlphaNoneSkipLast |
kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap图信息
CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), image.CGImage);
CGContextRelease(contextRef);
return cvMat;
}
//Buffer转为OpenCV矩阵
- (Mat)cvMatFromBuffer:(CMSampleBufferRef)buffer {
CVImageBufferRef pixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(buffer);
CVPixelBufferLockBaseAddress( pixelBuffer, 0 );
//取得高宽，以及数据起始地址
int bufferWidth = (int)CVPixelBufferGetWidth(pixelBuffer);
int bufferHeight = (int)CVPixelBufferGetHeight(pixelBuffer);
unsigned char *pixel = (unsigned char *)CVPixelBufferGetBaseAddress(pixelBuffer);
//转为OpenCV矩阵
Mat mat = Mat(bufferHeight,bufferWidth,CV_8UC4,pixel,CVPixelBufferGetBytesPerRow(pixelBuffer));
//结束处理
CVPixelBufferUnlockBaseAddress( pixelBuffer, 0 );
//转为灰度图矩阵
Mat matGray;
cvtColor(mat, matGray, CV_BGR2GRAY);
return matGray;
}
2.3 模板图片属性的设置
模板图片一次设置，多次复用。一些准备性工作也在设置时完成，比如各个缩放比例的版本。另外，对于一张iPhone拍摄的原图，OpenCV模板匹配的性能其实并不高，通常会占用5-10秒的时间。这在视频捕获的应用场景中延时太高了，所以我们需要对模板图片和原图进行同比例压缩以提高性能。这里还有一个图片横屏竖屏问题，AVFoundation提供的视频帧默认是横屏的，相当于iPhone Home键在右侧时拍摄那样。如下图所示：
所以要把模板图片逆时针旋转90度。在实际应用中，应该在ViewController中根据手机的旋转情况，对模板图片做相应的旋转，然后提供给TemplateMatch类。这里先简单处理下，就默认为竖屏方式。模板图片属性设置过程如下：
//设置模板图片
//由于拍摄会存在拉远拉近的行为，所以需要建立不同大小的模板图片，进行多次匹配
- (void)setTemplateImage:(UIImage *)templateImage {
//保存默认模板图，并取得模板矩阵
_templateImage = templateImage;
Mat templUp = [self cvMatGrayFromUIImage:templateImage];
//本例子默认采用竖屏拍摄，而AVFoundation提供的数据为横屏模式，所以需要将模板图逆时针旋转90度
//更好的方式，是在ViewController中根据屏幕方向动态旋转模板图,并重新赋值。这里暂时简化处理。
Mat templ;
cv::rotate(templUp, templ, ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
//设置新模板，需清空旧模板
_scaledTempls.clear();
//为了提高性能，模板图和原图进行同比列压缩
Mat templResized;
resize(templ, templResized, cv::Size(0, 0), resizeRatio, resizeRatio);
_scaledTempls.push_back(templResized); //默认模板图也存放于模板数组中，以便循环匹配
//由于模板图和原图大小比例不一致，需要放大缩小模板图，来多次比较。所以建立不同比例的模板图。
for(int i=0;i2.4 进行匹配
匹配时，我们接受AVFoundation提供的CMSampleBufferRef视频帧数据，然后将它转换成Mat矩阵。同模板图片一样，对矩阵进行压缩以提高性能。之后，在一个循环里依次取出各个缩放等级的模板图和大图进行匹配。由于AVCapture Metadata的坐标系统的值范围在(-1,1)之间，所以在匹配成功后，要按位置在图中所处的比例来进行换算。这也正好省略了将位置绝对值还原的到图压缩前的值这步计算。代码如下：
//接受Buffer进行匹配
- (CGRect)matchWithSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer {
Mat img = [self cvMatFromBuffer:sampleBuffer]; //Buffer转换到矩阵
//如果图片为空，则返回空值
if (resizeRatio <= 0 || img.cols <= 0 || img.rows <= 0) {
return CGRectZero;
}
//为了提高性能，将原图缩小。模板图也已同比例缩小。
Mat imgResized = Mat();
resize(img, imgResized, cv::Size(0, 0), resizeRatio, resizeRatio);
//进行匹配
cv::Rect rect = [self matchWithMat:imgResized];
//除以行列数得到点位置在全图中的比例，转为AVCapture Metadata的坐标系统
CGPoint point = CGPointMake(rect.x / CGFloat(imgResized.cols), rect.y / CGFloat(imgResized.rows));
CGSize templSize = CGSizeMake(rect.width / CGFloat(imgResized.cols), rect.height / CGFloat(imgResized.rows));
return CGRectMake(point.x, point.y, templSize.width, templSize.height);
}
//调用OpenCV进行匹配
//此方法具体解释参考OpenCV官方文档: https://docs.opencv.org/3.2.0/de/da9/tutorial_template_matching.html
- (cv::Rect)matchWithMat:(Mat)img {
double minVal;
double maxVal;
cv::Point minLoc;
cv::Point maxLoc;
//匹配不同大小的模板图
for (int i=0; i < _scaledTempls.size(); i++) {
Mat templ = _scaledTempls[i];
//创建结果矩阵，用于存放单次匹配到的位置信息(单次会匹配到很多，后面根据不同算法取最大或最小值)
int result_cols = img.cols - templ.cols + 1;
int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;
Mat result;
result.create(result_rows, result_cols, CV_32FC1);
//OpenCV匹配
matchTemplate(img, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED);
//整理出本次匹配的最大最小值
minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat());
//TM_CCOEFF_NORMED算法，取最大值为最佳匹配
//当最大值符合要求，认为匹配成功
if (maxVal >= acceptableValue) {
NSLog(@"matched point:%d,%d maxVal:%f, tried times:%d",maxLoc.x,maxLoc.y,maxVal,i + 1);
return cv::Rect(maxLoc,cv::Size(templ.rows,templ.cols));
}
}
//未匹配到，则返回空区域
return cv::Rect();
}
3. 回到ViewController
在TemplateMatch类完成后，我们就可以回到ViewController进行调用了。先是引入头文件、声明对象、初始化等等，如下代码(只列出了增加的代码)：
//......
#import "TemplateMatch.h"
@interface ViewController () {
TemplateMatch *templateMatch;
}
//......
@end
@implementation ViewController
- (void)viewDidLoad {
//......
//初始化模板匹配对象，并设置模板图
templateMatch = [[TemplateMatch alloc] init];
templateMatch.templateImage = [UIImage imageNamed:@"apple"];
//.....
}
接下来就是视频捕获代理方法中，进行调用了：
- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)output didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {
CGRect rect = [templateMatch matchWithSampleBuffer:sampleBuffer]; //将buffer提交给OpenCV进行模板匹配
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
if (!CGRectEqualToRect(rect,CGRectZero)) { //匹配成功，则绘制标识框
}
else{ //未匹配到，则隐藏标识框
}
});
}
就这么几行代码，是不是使用起来So easy? :D
四. 绘制矩形提示位置
最后，要将匹配到位置区域绘制到屏幕上。这里我们就简单增加一个CALayer, 然后设置好红色边框，再根据位置的不同调整下Frame, 就可以有一个动态红框框了。先声明一个对象：
@interface ViewController () {
//......
CALayer *rectangleLayer;
}
再定义绘制方法：
// 绘制标识框
- (void)drawRectangle:(CGRect)rect {
if (rectangleLayer == nil) {
rectangleLayer = [CALayer layer];
rectangleLayer.frame = CGRectMake(0, 0, templateMatch.templateImage.size.width, templateMatch.templateImage.size.height);
[rectangleLayer setBorderWidth:2.0];
[rectangleLayer setBorderColor:[UIColor.redColor CGColor]];
[self.view.layer addSublayer:rectangleLayer];
}
rectangleLayer.frame = CGRectMake(rect.origin.x, rect.origin.y, rect.size.width, rect.size.height);
rectangleLayer.hidden = NO;
}
// 隐藏标识框
- (void)hideRectangle {
rectangleLayer.hidden = YES;
}
终于到了世界的尽头，我们再完善下视频捕获代理方法。由于视频的尺寸和屏幕宽高比不一定一致, 再加上点坐标对应的是横屏方式，所以绘制红框时需要进行坐标转换。幸运的是AVFoundation已提供现有方法rectForMetadataOutputRectOfInterest来转换：
- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)output didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {
CGRect rect = [templateMatch matchWithSampleBuffer:sampleBuffer]; //将buffer提交给OpenCV进行模板匹配
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
if (!CGRectEqualToRect(rect,CGRectZero)) { //匹配成功，则绘制标识框
[self drawRectangle:[self.videoPreviewLayer rectForMetadataOutputRectOfInterest:rect]]; //由于视频的尺寸和屏幕宽高比不一定一致，所以对于视频中的一个点坐标，需要转换到屏幕的对应位置中。
}
else{ //未匹配到，则隐藏标识框
[self hideRectangle];
}
});
}
这样一个关于Template Matching的项目就完成了，总共才300行不到代码，很容易阅读和掌握。
本文对应Demo源码下载。下完源码记得手动下载OpenCV framework, 它太大了，无法直接放在项目中。
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